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OpenAI复制吉卜力,大模型正在吞噬一切产品?
创业邦· 2025-03-28 18:32
GPT-4o文生图功能升级 - OpenAI发布GPT-4o文生图功能,付费用户可直接在ChatGPT调用生成和修改图片,无需使用DALL-E模型[4] - 新功能发布后迅速流行,宫崎骏吉卜力画风成为最热门生成风格,部分源于OpenAI创始人演示引导[7] - 相比竞品,GPT-4o在图像文字生成、细节一致性等方面表现更优,显著超越Midjourney和Stable Diffusion等对手[7] 技术实现与优势 - 采用全模态架构和自回归生成方法,区别于传统扩散模型技术[13] - 大幅提升文本-图像对齐能力,能准确理解复杂提示词中的多对象关系和属性描述[14][16] - 可能采用"组合-分解式"生成方案解决传统模型颜色混淆等问题[16] - 控制门槛降低,用户可用自然语言指令替代复杂提示词工程[10] 行业影响与竞争格局 - 直接冲击文生图创业公司,原有调优算法和工作流程被大模型更新取代[10] - Midjourney等公司面临挑战,其基于CLIP模型和社区反馈建立的商业模式受到威胁[21] - 大模型能力持续进步可能使垂直领域优化产品失去存在价值[22] - 行业未来格局取决于技术演进方向,可能向资源集中的大公司倾斜[23] 多模态应用扩展 - GPT-4o具备处理文本、视觉、音频等多模态数据能力,但目前尚未完全开放所有功能[13] - 类似编程领域的"氛围编程"趋势,文生图领域也出现专业化流程简化的现象[10][19] - 大模型正在吞噬依赖它的应用层,从代码生成到图像创作均呈现此趋势[17][20]
OpenAI 复制吉卜力,大模型正在吞噬一切产品?
晚点LatePost· 2025-03-27 22:45
题图由 GPT-4o 生成,提示词是"请你根据下面这句话生成一个吉卜力风格的图像:周围有一圈人,看着一个机 器吐出图像"。 文 丨 贺乾明 编辑 丨 黄俊杰 新产品发布两天后,在 OpenAI 创始人山姆·阿尔特曼(Sam Altman)的推文下,有人祝贺他十年努力终 于带来了 AGI——社交网络上全是吉卜力图像 "All Ghibli Images"。 3 月 26 日,OpenAI 更新 GPT-4o 文生图功能。付费用户可以在 ChatGPT 直接调用 4o 生成、修改图 片,不再需要使用 OpenAI 的文生图模型 DALL-E。仅仅一天时间,近年影响较大的照片和 meme 图都 被 4o 重做了一遍,最流行的就是宫崎骏的画风。 左右滑动查看 人人都用生成吉卜力画风不仅仅因为宫崎骏对世界的卓绝贡献,也因为 OpenAI 的引导——阿尔特曼在 GPT-4o 新功能发布的直播里选择生成吉卜力风格的三人自拍照。但其实 GPT-4o 生成其他风格效果通常 也不错。 文生图已经不新鲜,此前也有文生图产品能实现风格化效果。比如 Midjourney 年付费用户可以改照片风 格,Stable Diffusion 也 ...
Lovable:3 个月 ARR 破 1700 万美元,付费用户留存超过 ChatGPT
海外独角兽· 2025-03-06 20:28
Lovable overview - 公司定位为AI Coding领域初创企业,专注于解决非技术人员编程困难和软件开发效率低下两大痛点,全球99%人群不会编程导致技术与创意隔阂[3] - 产品通过自然语言交互实现零代码开发,3个月内ARR从0增长至1700万美元,付费用户超3万,成为欧洲增速最快初创企业之一[4][5][48] - 2024年10月完成680万欧元Pre Seed轮融资,2025年2月完成1500万美元pre-Series A轮融资[5] 产品 - 核心功能包括:自然语言生成代码/界面预览、实时修改(支持Visual edits定向调整)、GitHub/Supabase集成实现全栈开发、社区模板与Lovable Academy教育支持[7][9][14][15][21][23] - 技术差异化:采用多模态LLM,结合Agentic RAG系统优化大型代码库表现,微调技术减少网页构建错误率,专注特定技术栈提升稳定性[25] - 产品形态创新:2025年2月推出Visual edits功能,突破传统chat交互模式,体验接近Figma[9] 团队 - 创始团队为连续创业者,包括前Google/Stripe员工、IOI金牌得主及YC校友,CEO Anton Osika曾主导Depict.ai(获2000万美元融资)[24][27][28] - 技术背景深厚:整合OpenAI/Google/Anthropic的视觉LLM,开发自主调试能力,2024年12月发现独有方法提升AI在复杂场景表现[25][26] - 创业历程:2023年通过开源项目gpt-engineer(GitHub 5万星标)验证需求,同年12月商业化转型成立Lovable[30][31] 增长 - 增长里程碑:发布8天达100万美元ARR,5周突破530万美元,3个月实现1700万美元ARR,月留存率85%超ChatGPT[40][42][48][49] - 驱动因素:零营销支出依赖口碑传播,用户群体覆盖初创企业家/设计师/自由职业者,日新增应用超3万[44][46][48] - 技术优化:为应对增长将后端从Python重写为Go,开发速度提升3倍以上[40] 市场竞争与合作 - 竞争格局:在Agent for Citizen象限与bolt.new/V0.dev竞争,优势在于非技术友好性及Supabase集成,但面临技术栈单一、代码控制不足的挑战[53][54] - 互补生态:与Agent for Pro(如Devin)、Copilot for Pro(如Cursor)形成工作流协同,用户常组合使用完成复杂开发[57] - 市场定位:相比Wix等传统工具更轻量化,但缺乏SEO/运营等全流程支持[52] Lovable 对未来的影响 - 行业变革:推动软件开发民主化,案例显示用户用1天完成传统机构2个月/12万美元的项目,激发个体创新[59] - 文化重塑:降低试错成本促进实验文化,产品经理可快速生成多demo验证市场反馈,工作重心转向需求定义而非流程推动[61] - 技术愿景:目标扩展编程人口至全球1%以上,实现"人人构建个性化软件"的终极形态[60]
晚点独家丨月之暗面收缩出海,相关产品负责人离职创业
晚点LatePost· 2024-11-11 23:59
月之暗面战略调整 - 公司决定停止更新两款出海产品Ohai和Noisee,收缩to C应用业务,聚焦主产品Kimi的开发[4] - 两款产品仅为尝试性项目,未正式立项,因此快速做出调整[4] - Noisee功能已迁移至Kimi,为未来多模态产品上线做准备[6] 人员流动与创业动态 - 多位出海产品负责人近期离职创业,至少2位已接触投资人[4][5] - 原Noisee产品负责人明超平以5000万美元估值融资,获月之暗面股东投资意向,对标美国AI编程公司Cursor[6] - 原Ohai产品负责人离职创业,曾参与Musical.ly产品搭建[7] - 公司年内陆续有产品、工程、研发人员离开,部分创业项目已在海外上线[7] AI行业创业趋势 - AI coding赛道受Cursor和OpenAI o1模型推动升温,国内出现多家创业公司[6] - 北京大学aiXcoder以10亿元估值融资,AIGCode获2轮融资,Babel完成天使轮[6][7] - 大模型公司中高级技术骨干流动频繁,部分回流字节跳动等大厂,更多人选择创业[7] 竞争格局与对标案例 - Noisee原为视频生成产品,用户可通过文本+音乐生成AI MV[6] - Ohai对标Character.ai,定位情感陪伴类产品[7] - 明超平创业项目对标Cursor(估值25亿美元,ARR超5000万美元)[6] - 字节跳动整合AI资源,Seed和Stone团队支持Flow产品线[7] 行业估值参考 - 2023年初大模型公司首轮融资门槛约5000万美元,与2016年地平线首轮估值持平[6] - 当前AI coding领域估值跨度大(Cursor 25亿美元 vs 国内公司10亿元)[6][7]
Wordware 爆火之后,专访 Zion 无代码平台创始人蒋耀锴,剑桥毕业后,想开发AI淘金者的铲子
深思SenseAI· 2024-09-24 16:17
无代码平台的核心价值 - 无代码平台的核心目标是降低开发成本和提高效率,通过预制件或原子能力两种方式实现[7] - 原子能力方法提供基本构建块,灵活性高但需要一定技术背景,更适合技术创新型团队[7] - 预制件方法提供完整解决方案,适合快速搭建应用但可能增加配置复杂性[7] 产品定位与技术架构 - Zion定位为原子型无代码平台,强调技术创新而非业务流程复制[7] - 产品开发流程分为需求拆解、数据映射、界面完善三阶段,注重用户旅程设计[8] - 深层数据结构是软件稳定性的关键,UI仅是系统表层部分[12] - 与竞品Bubble相比,后端性能显著提升(1万条数据更新仅需2秒 vs 78秒)[16] AI技术融合策略 - AI应用于三方面:标准化模块开发、Agent组件提供、基础能力完善[14] - 集成RAG技术实现文本字段向量存储和相似度搜索[14] - GPT-3.5的出现帮助解决预设规则与模糊需求间的隔阂[13] - Agent Builder注重实时业务数据承接,强化后端数据库支持[22] 用户画像与增长路径 - 核心用户包括外包开发者和创业淘金者两类,前者经济价值高后者需求频次高[20] - 帮助AI Wrapper开发者快速实现商业化,补全账户/支付等产品环节[19] - 保险预核保等垂直场景已实现商业化落地[19] - 通过视频内容强化用户Aha moment,借鉴网站建站工具推广策略[15] 产品迭代方向 - 提升前端组件复用性,改善UI修改繁琐问题[32] - 增强平台开放性,实现外部工具"一等公民"集成[32] - 完善开发日志功能,强化系统状态监控能力[32] - 学习Figma的产品哲学,注重可控的AI功能迭代而非跟风[33] 行业趋势判断 - 无代码通过图形化呈现比自然语言更有效描述逻辑[21] - APaaS价值在于替代非核心的Secondary Task[21] - 预测AI领域将经历泡沫期,应用层数量仍不足[25] - 出海策略强调"守正出奇",注重内容价值而非单纯本地化[27][29] 创业方法论 - 坚持企业家精神,将盈亏平衡置于优先级[30] - 融资需谨慎,客户资金是最干净的资本来源[30] - 基础设施与解决方案间需要可持续的商业化桥梁[22][25] - 模板社区建设需平衡工具属性与开发者收益[23][24]